面向海量数据的用户观点抽取技术实现与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 概述 | 第9-17页 |
| 1.1 背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 技术基础 | 第17-23页 |
| 2.1 知识库 | 第17-18页 |
| 2.2 机器学习 | 第18-20页 |
| 2.3 分布式技术 | 第20-23页 |
| 第3章 需求分析 | 第23-25页 |
| 3.1 观点抽取问题定义 | 第23-24页 |
| 3.2 口碑监测系统的需求分析 | 第24-25页 |
| 第4章 观点抽取技术实现 | 第25-44页 |
| 4.1 数据清洗 | 第25-29页 |
| 4.2 信息抽取 | 第29-40页 |
| 4.3 抽取过滤 | 第40-44页 |
| 第5章 口碑系统设计与实现 | 第44-57页 |
| 5.1 系统概述 | 第44-45页 |
| 5.2 网络爬虫模块 | 第45-49页 |
| 5.3 观点抽取模块 | 第49-54页 |
| 5.4 口碑系统展示模块 | 第54-57页 |
| 第6章 方案展示与应用 | 第57-62页 |
| 6.1 开发环境 | 第57页 |
| 6.2 部署环境 | 第57页 |
| 6.3 方案展示 | 第57-62页 |
| 第7章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 总结 | 第62-63页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
